Professor Jiang，目前 X 英文区最火的华人老哥之一，他曾是深圳中学副校长、北大附中国际部主任。 他因成功在前几年预测特朗普重当总统、美国联合以色列会攻击伊朗而走红。 而现在他的最新观点，却被英文区传疯了，他认为以色列可能会借战争，把现在的清真寺炸毁，然后在那重建犹太人的圣殿。 从而挑起，阿拉伯人与波斯人之间的战争，以实现弥赛亚时代（犹太教和基督教的核心末世论概念，指上帝派遣建立完美、公正、和平的理想国度）。 他坚信，伊斯兰教其实是犹太人创造的，起源于罗马驱逐犹太人后逃往阿拉伯，穆罕默德其实是犹太弥赛亚，阿克萨清真寺其实是第三圣殿。 此外他还猜测，特朗普可能会启动全国征兵，为了支撑对伊朗战争，同时会引发大规模骚乱，国民警卫队会进驻城市。 虽然以上种种都是猜测，且被贴上阴谋论的标签，但因为他的观点和预测，总是超级大胆和犀利，现在整个 X 上的英文区，经常会蹦出 Professor Jiang 的讨论贴，甚至很多人不相信，他只是一名普通的前中学教师。

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我来告诉你们，数学界接下来一个最大的问题。 我去年就说过，UC Berkeley数学系助理教授Tony Feng在Google Gemini做visiting professor的时候，拿到了当时最好模型Google Gemini的超长极长无敌长的reasoning版本。 这直接导致Tony Feng解决了7道Erdos问题，三道FirstProof问题，开创性地用半监督方式 ，以及无监督方式，指导AI Agent解决数学问题。 我去年就说过，下一步要解决的问题是，尝试把一个数学命题以lean4的形式拆分成多个lemma，多个lemma以DAG的数学结构组合成一个数学命题，每个数学证明可以拆分成几十个到几千个lemma DAG，每个lemma作为节点又可以让多个agent来证明，这样可以用成千上万个agent来碰撞证明每个lemma，尝试组合成一个完整数学证明的DAG。 所有人都忽视了一个最重要的问题，就是一个LLM的reasoning是不可能无限长的，哪怕是Claude和GPT模型，reasoning是有限的，这是LLM结构和目前inference infra决定的。 但是数学家们早就给出了解决方案：在3000多年前，古希腊的数学家们就知道，完备的数学体系需要写书、写笔记、收学生，以学术社区和讨论组的形式，一条条验证，把自己思考的过程记录下来，给同行完成peer review，这样把自己在数学的工作一条条记录、验证、审议、写书、组织起来，一起构建完整的数学大厦。 过去10年来，人类一直在mathlib中实现这一个愿景，全世界所有数学家都在用lean4构建数学大厦，但是还远远不够。 你党哥提出lemma DAG概念后，能大概预测到一个方向，这个方向就是，驱动AI Agent用lean4把所有它能构建数学体系的领域： 1. 用lean4审核目前人类已有的、能用lean4实现和验证的数学论文，全部用lean4实现并验证一遍； 2. 用lean4尝试构建新的问题，实现一个AI native版本的mathlib证明大全——mathlib2——比现有人类数学家构建的mathlib要大一两个数量级； 3. 当人类尝试定义新的问题的时候，先从mathlib和mathlib2中搜索已有近似证明，尝试拆分成DAG的lemma形式，用mathlib2更加快速便捷地实现部分证明； 4. 最后用大量、超大量的AI Agent尝试大量、巨大量、无限提出新的问题，并且并行in parallel用已有mathlib2去验证或者证伪这些新问题，最后由人类数学大师cherry pick出其中有价值的问题和完整证明方案出来。 回到开头，首尾呼应一下： 人类在单一LLM本体进行超长reasoning已经接近inference复杂度极限，这是人类任何人都无法改变的，OpenAI和Anthropic改变不了，玉皇大帝都改变不了， 能提到LLM超长reasoning的唯一办法，就是让LLM Agent不断总结、不断记录、不断验证出过去产出的结构化、逻辑化、有组织的知识库，作为long term memory，这些知识库就是一个LLM Agent过去的所有reasoning中的有效记忆，并且能用于今后未来的所有构建中。 这和朴素古典的memory机制完全不同，无论构建一套lean4还是构建matlab simulink的有效仿真验证后的设计，还是构建HDL各种硬件描述语言在仿真后验证的电路设计，都更有效、更精准、更专业、更小领域， 而且最重要的是，构建这些结构化的专业学术知识库，恰恰是AI Agent加上一个本地仿真、编译、运行环境的最擅长的事情。 说人话说就是，脑子到极限的前提下，好脑子不如烂笔头。

CZ @cz_binance 不仅是币安创始人、币圈首富、全球畅销书作家，还是慈善家，目前主要捐款和资助情况如下 1. Prison Professors（美国监狱免费教育项目） 捐赠金额：200万美元，主要用于提供免费书籍、在线课程、学习工具和追踪系统，帮助囚犯自学和再入社会准备，目前已支持超过8000人在199个联邦监狱设施使用教育资源。 2. Giggle Academy（CZ创办的儿童免费教育平台） 专注于为全球儿童提供免费故事书、儿歌、词汇课程和游戏化学习，已覆盖 210+ 个国家和地区，惠及 50000+ 名儿童，已制作 2000+ 种故事书、课程和学习材料。他还向美国退伍军人子女教育捐赠了 200万美元设立永久奖学金基金。 3. Binance Charity 初始捐赠：1000万美元 4.他的新书《币安人生》全部版税收入也将捐给慈善教育 5.其他：10万美元级社区捐赠、地震救灾联合捐赠（150万美元等）、10万美元级生物科技开源项目捐赠等 可见人生的意义是实现个人价值后，再去追求社会价值，感恩社会，回馈社会，去帮助更多的人

大表哥 @cz_binance 阿布扎比深度对话：MiCA监管博弈、AI革命与人生新规划 币安创始人CZ的每一次公开对话都备受全球关注 昨天 他现身阿布扎比 接受The Block新节目《The Starting Block》首期专访 就近期关于欧盟监管、AI与加密的融合、个人人生阶段转变等话题 进行了长达近一小时的深度分享 以下是本次访谈的核心判断与洞见 一、MiCA监管：合规却因政治力量受阻 谈及欧盟MiCA牌照申请 CZ直言 通过希腊提交的申请当时完全合规 且已经非常接近获批 但最终因为 政治等其他外部力量介入 进程被打断 他明确表示，自己并没有直接证据证明欧洲央行行长Christine Lagarde亲自干预（只是网上看到相关传闻）最终Binance选择撤回希腊申请 转向其他欧盟国家重新推进 CZ把这一结果称为双输局面 对Binance和欧洲都是损失 这一表态 揭示了加密行业在传统监管体系中面临的复杂现实 即使做到极致合规 也可能遭遇非市场因素的干扰 二、AI与加密货币：将产生1000倍交易量 在AI与加密的关系上，CZ给出了极具前瞻性的判断： “AI代理将产生比人类多1000倍的交易量” “AI将会使用加密货币” 他认为AI的爆发式发展必然需要高效、自主的支付和交易基础设施 而传统金融体系难以满足AI自主决策 自动执行的需求 区块链凭借其原生的可编程性和API友好特性 将成为AI在金融领域的最佳搭档 CZ预判 未来几个月内 AI自主交易、自动付款等场景就会出现并将深度与加密货币结合 这意味着 你的AI助手未来可能直接用加密货币帮你完成买票、投资、转账等操作，效率将实现质的飞跃 同时 他也观察到一个有趣现象：大量资金涌入AI领域后，很多人正用加密货币来交易AI相关资产 这反而为加密市场带来了新增量 三、复杂金融产品：STRC让他多次看不懂 CZ提到自己曾多次尝试理解Strategy的$STRC优先股产品，但仍然无法完全看懂 指出市场对Strategy卖出少量BTC支付股息的批评过度 他也认为某些金融产品过于复杂 存在过度设计的问题 四、CZ新阶段：从长期规划转向短期行动 卸任Binance CEO后 CZ的生活重心已发生明显转变 他不再制定5年、10年的长期规划 而是专注于接下来几个月的行动 因为技术和机会变化太快 他目前的重点包括： • 通过 GiggleAcademy 推动教育普惠 • 通过 yzilabs 支持区块链创始人与创新项目 • 为各国政府提供区块链采用建议 • 导师制 + 投资早期优质项目 此外 他还提到自出狱后向Prison Professors捐赠了200万美元 并曾投资约5亿美元参与Elon Musk收购Twitter（现X）希望X未来能更好支持加密支付 在CZ看来 加密行业依然是超级大赛道 AI与加密的深度融合将是下一阶段最确定的趋势之一 监管博弈会继续存在 但技术进步的确定性远大于不确定性 完整视频由剪辑软件自动翻译可能存在 翻译错误的情况 请不要恶意解读 原视频可以去 @TheBlockCo 观看

《web3公务员工作日记》 2026年香港web3嘉年华Day2 先聊下会场情况，笑晕了，大早上在检票门口看到一群社保带着景区讲解耳机围着一个导游，我就意识到本次大会不简单 走进之后印入眼帘的是《赋能相爱》，遂把图片发进相亲相爱的一家人群里，爹地跃跃欲试：“我也能去吗” 今天做了一些0-1的事情，好爽。 我是那种喜欢折磨自己的人，我经常能够非常清醒得意识到自己处在什么样的状态中，不论是消极还是积极我都有觉知，但是不管是好还是不好，都是我理性的个人选择，我选择了不好，仅此而已。我其实作为公务员在舒适区有一些久，深潮的工作真得如同公务员一样“稳定”（因为Zolo老板很好，会给机会，但不push你去做）但是我是一个不喜欢稳定的人，所以我会刻意给自己制造一些游戏难度。 所以本浙传双语播音主持专业毕业生再就业，主动答应一场英文panel的主持（但其实英文非常烂） 但这次对于自我心境的磨练上会有一些提升，因为这次在面对一个让我没有把握的事情上，我不会焦虑，我会用两句话说服我自己。 1、你担心的事情99%不会发生； 2、你做得再好，都会有人觉得不好，所以尽人事听天命。 对今天这场panel自我评价就一句话“你知道自己的比赛成绩会是第六名，结果真拿了第六名”。 我认为，那些小时候在考试成绩出来之前就能精准评估自己考几分的人一点都不比那些考高分的同学差。 （Btw web3的老师们都太好了，在主持的时候会对我表达肯定且有眼神交流，交流感是主持人的必修课，但是如果对象在互动的时候有所反馈，对于主持人来说是纯粹的享受。感谢所有老师们的包容和支持。 @0xKenny_C @alohaleonardox @DominicGCox @jyeo642 @CityUHongKong Prof. Xiaofan Liu, Tenured Associate Professor at @CityUHongKong ） 然后晚上也参加了bg wallet组织的一个媒体小局。真的非常感谢鹏总 @BGWalletAlpha ，也借此机会想表达一下对于媒体的一些思考。 我其实很早的时候就在想一个问题，我经常跟着kol们蹭吃蹭喝，单纯从“很少会有项目方主动请媒体们吃饭”这一点角度来看，web3媒体相比较kol来说没有那么被尊重，但web2是相反的，那么底层原因到底是什么？ Web2是机构统治的时代。媒体是合法性认证者。创业公司要融资，需要上媒体；品牌要建立信任，需要主流报道；公众人物要修复形象，也依赖媒体发声。在这个体系里，媒体决定“你算不算成功”，网红负责放大流量、带动消费。品牌预算驱动增长，转化链条很长，从曝光到购买需要时间和多层路径。媒体在桌上，网红在流量池。 但Web3完全不同。Web3是流动性驱动的市场。价格实时反馈，情绪即时传导，二级市场决定生死。一条推文可能五分钟内带来买盘，一个Space可能直接影响币价波动。在这种结构下，谁能制造即时流动性，谁就拥有议价权。KOL成为情绪发动机，而媒体变成叙事记录者。 KOL影响价格，媒体影响品牌；而在高度短期化的市场里，价格优先级高于品牌。Web2网红影响的是消费决策，Web3 KOL影响的是资产配置。一个是买口红，一个是押资金。风险越高，情绪权重越大，个人IP越值钱。 更深层的原因在于信任结构的变化。Web3天然反权威、反中心化。它不信机构，不信平台，更信个人判断、链上数据与社群共识。权力中心从机构转移到了个人。Web2的流量依附平台，离开平台就失去分发；Web3的流量依附个人，IP可以迁移，粉丝跟人走。这种结构转移，让个人成为新的权力节点。 所以媒体“上不了桌”。 这一点，也是知名播客品牌web3&硅谷101的制作人前辈刘老师在饭桌上提到的，“web3媒体没什么前途”的一个原因。 但是我倒觉得web3媒体并非没有价值，而是没有升级。若继续停留在发稿、转述、活动报道层面，确实只能被当成渠道。但如果媒体愿意重构角色，它依然可以坐回桌上。 在这一点上，我个人是认为rootdata做得很不错，他们已经成为游戏规则的制定者。 然后今天我也直言询问bg wallet的品牌老师Eden聊了一下，今天这场饭局的意义到底是什么，一个新的观点在于，请媒体吃饭，不意味着想不用付钱或者白嫖，而是之后在合作内容的时候，媒体可能会用心写，而不是完成任务。专业的mkt负责人是能看出来文章写得是用心的还是敷衍了事。 ❤️

Yuga Labs 区块链副总裁 Quit（0xQuit）警告，Limit Break Payment Processor V2（PPV2）漏洞攻击仍在持续，即使用户未在 9 月 25 日首轮事件中受影响，只要历史授权尚未撤销，后续转入的钱包资产仍可能被盗。其称，一名用户在接受 NFT 报价获得资金后仅一个区块，便被盗走 0.15246 WETH；攻击者将其中 99% 作为区块构建者 Titan Builder 的小费，仅保留约 0.0015 ETH，使白帽抢跑救援几乎不可行。

吴说获悉，区块链安全机构 Blockaid 表示，Ethereum 上的 Limit Break 正遭遇持续攻击，攻击者利用 Payment Processor V2，冒充 NFT 持有者并以零价格买走此前向该合约授权的 NFT。截至披露时，约 170 万美元用户授权 NFT 已在约 3 笔交易中被转走。Blockaid 提醒，曾将 Payment Processor V2 设置为 NFT Operator 的用户应立即撤销相关授权；攻击目前仍在持续。

1. Jane Street magic-trace（5.4k stars） 基于 Intel Processor Trace 的高精度进程追踪工具。普通 profiler 看不清调用栈的时候，它能以纳秒级分辨率记录 CPU 每一条指令的完整执行过程。想深入调试性能、搞清楚程序到底卡在哪里的同学，强烈推荐试试 2. Goldman Sachs gs-quant（10.2k stars） 高盛交易员日常使用的衍生品定价和风险管理 Python 工具包。包含期权、掉期等常见衍生品的完整定价模型和风险计算模块。直接 pip 安装就能用，适合想系统学习机构级量化定价的同学，实用性很强 3. Perspective（原 J.P. Morgan 项目，10.5k stars） J.P. Morgan 开源的实时数据可视化利器，特别擅长处理海量流式行情数据。能快速搭建漂亮的交互式仪表盘和实时监控界面，支持 Jupyter，比很多付费终端还灵活。对做数据分析和行情可视化的朋友非常友好